"Canlı" Ma Tengyu ve Tao Dacheng, Tao Dacheng ICLR 2020'de hangi araştırmayı yaptı?
ICLR 2020 konferansına geri sayım başladı.
Bununla birlikte, AI Technology Review "ICLR Serisi Canlı Yayın" hala kesintisiz ve sıklığı giderek artıyor.
Tüm öğrencilerin ihtiyaçlarını karşılamak için bu Cuma günü iki canlı yayına ev sahipliği yapacağız ... Her ikisi de Yüce Tanrı ekibi!
1.
içinde 24 Nisan (bu Cuma) saat 10: 00'da , Ma Tengyu ve diğerleri tarafından ICLR 2020'de yayınlanan çalışmaların canlı paylaşımını başlatacağız. Paylaşımın konuğu, Ma Tengyu'nun doğrudan öğrencisi olan Princeton Üniversitesi'nden Profesör Sanjeev Arora'nın öğrencisi Dr. Yuping Luo. Bu makalenin üç yazarı Princeton Üniversitesi, California Berkeley ve Stanford Üniversitesi'nden.
2. içinde 24 Nisan (bu Cuma) akşamı 20:00 Canlı yayın paylaşımımız, uluslararası üne sahip akademisyen Profesör Tao Dacheng'in ekibi tarafından ICLR 2020'de yayınlanan çalışmadır. Paylaşım konuğu, Sydney Üniversitesi'nden Tao Dacheng'in öğrencisi Dr. He Fengxiang, şu anda Sydney Üniversitesi Yapay Zeka Merkezi üyesidir.
Canlı içerik şu şekilde tanıtıldı: [Live One] Canlı tema: Negatif örnekleme yoluyla uzman verilerinden kendi kendini düzeltme stratejilerini ve değer işlevlerini öğrenin Yaşama zamanı : 24 Nisan 2020, Cuma (Cuma), 10:00 Kağıt adı: Negatif Örnekleme ile Gösterilerden Kendi Kendine Düzeltilebilir Politikaları ve Değer İşlevlerini Öğrenmek. Tarafından paylaşıldı: Dr. Luo Yuping Giriş: Princeton Üniversitesi Bilgisayar Bilimleri Bölümü'nde doktora adayı, danışmanı Profesör Sanjeev Arora, araştırma yönü makine öğrenimi ve pekiştirmeli öğrenmedir. Özet: Taklit öğrenme (taklit öğrenme) başlatılır ve daha sonra pekiştirmeli öğrenme, karmaşık kontrol görevlerini çözmek için örnekleri kaydedebilen bir yöntemdir. Bununla birlikte, örnek verilerden öğrenmenin ciddi bir sorunu olacaktır: öğrenilen stratejinin bileşik hatalara sahip olmasını sağlayacak ortak değişken önyargı. Kendi kendini düzelten bir stratejiyi garanti edebilen değer işlevini ihtiyatlı bir şekilde çıkarım kavramını getirdik. Bir algoritma tasarladık: negatif örnekleme değeri yinelemesi, ihtiyatlı bir şekilde çıkarılabilen değer işlevini etkili bir şekilde öğrenebilir. Negatif örnekleme değeri yinelemesi, robot simülasyon ortamında davranışsal klonlama stratejilerindeki hataları düzeltebilir. Ayrıca, pekiştirmeli öğrenmeyi başlatmak için negatif örnekleme değeri yinelemesini kullanan bir algoritma önerdik.Önceki algoritma ile karşılaştırıldığında, örnek verimliliği önemli ölçüde geliştirildi.
[Live 2] Canlı tema: Parçalı doğrusal aktivasyon işlevi, sinir ağı kayıp yüzeyini şekillendirir Yaşama zamanı: 24 Nisan 2020, Cuma (Cuma), 20:00 kağıt: Parçalı Doğrusal Aktivasyonlar Büyük Ölçüde Sinir Ağlarının Kayıp Yüzeylerini Şekillendiriyor Sunucu: Dr. Fengxiang He Giriş: Akademisyen Tao Dacheng'in vesayeti altında Sydney Üniversitesi Yapay Zeka Merkezi'nin bir üyesi olan Avustralya, Sidney Üniversitesi'nde birinci sınıf doktora öğrencisi. Araştırma yönü, makine öğrenimi teorisi ve uygulamasıdır. Özet: Sinir ağı kayıp yüzeyinin geometrik yapısı son derece karmaşıktır, ancak derin öğrenme teorisinin temeli olabilir. Konuşmacı, en son araştırma sonuçlarını paylaşacak ve parça parça doğrusal aktivasyon fonksiyonlarının sinir ağlarının kayıp yüzeyini nasıl şekillendirdiğini analiz edecek.
Nasıl katılacağım?
Salgın herkesin mesafesini genişletti, ancak akademik alışverişler sırf salgın nedeniyle engellenmeyecek. Akademisyenler arasında bir köprü kurmaya ve daha fazla akademisyenin daha hızlı katılmasına ve akademisyenleri ilerletmesine izin vermek için en kısa yolu kullanmaya hazırız Değişim, bilginin gerçekten akmasına izin verin. Bu amaçla, AI Technology Review [ICLR 2020] özel konusunu oluşturdu, sizi "bulut katılımına" davet ediyor!
